Поиск продуктов в ChatGPT и его интеграция с коммерцией
В начале 2025 года OpenAI представила функцию поиска продуктов в ChatGPT, что ознаменовало значительную эволюцию в способах поиска, обнаружения и покупки продуктов потребителями. Вместо того, чтобы полагаться на традиционные поисковые системы или просматривать веб-сайты розничных продавцов, пользователи теперь могут описывать свои потребности в ChatGPT и получать персонализированные рекомендации по продуктам. Это включает в себя подробные сравнения, отзывы пользователей и прямые ссылки на покупку, упрощая процесс покупок от обнаружения до оформления заказа, не выходя из интерфейса чата.
Последующие улучшения позволили пользователям приобретать товары напрямую у отдельных розничных продавцов, таких как Etsy, через ChatGPT. Интеграция платежей с платформами, такими как PayPal и Stripe, облегчила безопасные транзакции. Этот подход эффективно сокращает традиционное, многоэтапное путешествие клиента до потока разговора, где обнаружение продукта и конверсия происходят в одном месте. По состоянию на апрель 2025 года ChatGPT обеспечил более 243 миллионов посещений медиа-сайтов — увеличение на 98% с января 2025 года — демонстрируя быстрое внедрение потребителями в качестве канала обнаружения. OpenAI еще не раскрыла показатели кликабельности, но ChatGPT регистрирует более миллиарда взаимодействий в сети ежедневно, что предполагает десятки миллионов событий обнаружения продуктов каждую неделю (Retail Media Age, Digiday).
Разрыв в традиционных розничных медиа
Этот сдвиг предвещает потенциальный разрыв в ландшафте розничных медиа. Исторически стратегии розничных медиа делали акцент на размещении на сайте, таком как спонсируемые списки продуктов, баннеры и карусели категорий, опираясь на то, что потребители заходят в цифровые среды, принадлежащие розничным продавцам. Конверсионный подход ChatGPT не только обходит эти эндемичные размещения, но и позиционирует медиа-контент и партнерский контент — которые часто цитируются в качестве источников в рекомендациях ИИ — как новые векторы для влияния на решения о покупке.
Практический пример подчеркивает это слияние: при поиске детских мониторов ChatGPT предложил тот же монитор Hubble в качестве продукта, рекомендованного в первую очередь, что и платное размещение розничного продавца, но его предложение было основано на обзоре эксперта с медиа-сайта, а не на внутренней логике кампании. Это демонстрирует, что контент вне сайта теперь может перевешивать инвестиции в эндемичные розничные медиа в направлении выбора потребителей. По данным InternetRetailing и Adweek, медиа-издатели и аффилиаты становятся мощными посредниками в агентской коммерции, поскольку их обзоры и разбор продуктов подпитывают рекомендации ChatGPT.
Стратегический императив для инфраструктуры электронной коммерции
Product Feeds и качество данных
Производительность ChatGPT зависит от приема и контекстуализации больших объемов данных о продуктах. Розничные продавцы испытывают давление, чтобы унифицировать свои ERP-, инвентарные, ценовые системы и системы выполнения заказов, чтобы агенты ИИ могли получать доступ к актуальным, структурированным и полным данным (Fortune). Проблемы с качеством данных, такие как разрозненный инвентарь, непоследовательное ценообразование или устаревшие оценки доставки, подрывают точность и надежность рекомендаций, созданных на основе ИИ. Розничные продавцы, которые инвестировали в бесшовную интеграцию, такие как Walmart, используют это как конкурентное преимущество, наблюдая увеличение реферального трафика и конверсий из торговых сессий, инициированных ИИ.
Стандарты каталогизации и полнота product card
Рост агентской коммерции усиливает потребность в стандартизированных форматах каталога продуктов. Комплексные product feed и изображения с высоким разрешением становятся жизненно важными, так как отсутствие атрибутов может привести к тому, что товар будет опущен из поиска с помощью ИИ или предоставит неполную информацию конечному пользователю. Полные product card — со спецификациями, визуальными эффектами, отзывами клиентов, доступностью и ценами — способствуют более уверенным рекомендациям ИИ и уменьшают трение на пути мгновенной оплаты (eMarketer).
Медиа-контент, цитируемый в рекомендациях ChatGPT, часто включает обзоры экспертов и партнерские ссылки, что означает, что бренды должны контролировать качество контента за пределами своих собственных доменов. Обеспечение того, чтобы аффилиаты и издатели представляли актуальные и точные данные о продуктах, становится частью инфраструктуры контента для поддержания видимости в каналах, поддерживаемых ИИ.
Скорость обновления ассортимента
Поскольку потребители все чаще начинают свои покупки с помощью разговорного ИИ, гибкость обновлений ассортимента становится дифференцирующим фактором. Розничные продавцы должны иметь возможность быстро добавлять новые товары и точно обновлять информацию во всех каналах продаж, включая сторонние медиа и партнерские партнеры, чтобы оставаться актуальными в рекомендациях мгновенных покупок. Безкодовые (No-code) решения и инструменты автоматизации на основе ИИ приобретают все большее значение как для внутреннего управления каталогами, так и для интеграции с внешними партнерами (Blue Wheel Media).
Роль безкодовых систем и автоматизации ИИ
Поскольку агентская коммерция ускоряет скорость и сложность взаимодействия с розничными данными, безкодовые (no-code) платформы и автоматизация на основе ИИ готовы переопределить контентные операции. Эти инструменты позволяют розничным продавцам, брендам и издателям быстро настраивать product feed и метаданные кампаний для сотен или тысяч SKU без глубоких технических знаний. Демократизируя управление контентом и обеспечивая быструю синдикацию атрибутов продуктов и предложений, безкодовые (no-code) решения позволяют как небольшим брендам, так и крупным розничным продавцам конкурировать в розничном канале на основе ИИ.
Гибкость обновлений ассортимента становится дифференцирующим фактором. Чтобы оставаться актуальными в рекомендациях мгновенной покупки, розничные продавцы должны иметь возможность быстро добавлять новые товары и точно обновлять информацию во всех каналах продаж.
Технологии ИИ также помогают согласовывать разрозненные форматы каталогов, извлекать ключевые спецификации и генерировать улучшенные описания продуктов, которые соответствуют критериям обнаруживаемости в разговорных поисковых средах. Улучшенное управление каталогом без кода улучшает скорость выхода на рынок и увеличивает вероятность включения в рекомендации продуктов ИИ — теперь критически важное измерение для видимости в электронной коммерции.
Изменение динамики в партнерских и медиа-партнерствах
Партнерский маркетинг должен вырасти на 8% в среднегодовом исчислении с 2024 по 2031 год, что отражает растущую ценность высококачественного контента вне сайта в поиске продуктов, управляемом ИИ (Cognitive Market Research). Интеграция между брендами и разнообразной сетью издателей, влиятельных лиц и сайтов обзоров станет более центральной частью стратегий розничных медиа. Наличие в обзорах экспертов и партнерских списках может определять размещение в рекомендациях, созданных ChatGPT, изменяя приоритеты бюджета с активации кампании на сайте на более широкую синдикацию контента.
Сетевой эффект здесь существенный: по мере того, как все больше брендов инвестируют в высококачественный контент вне сайта, сторонние издатели укрепляют свои позиции арбитров видимости продуктов в agentic commerce. Бренды, которые пренебрегают этим измерением, рискуют потерять долю в экосистеме покупок ИИ, где первоначальный поиск может никогда не посетить собственный сайт розничного продавца.
Последствия для розничных продавцов и брендов
Для розничных продавцов и брендов появление ChatGPT в качестве помощника по покупкам и инструмента конверсии является одновременно угрозой и возможностью. Основной риск заключается в уменьшении охвата и воспринимаемой ценности традиционных платных размещений и инвентаря рекламы на сайте. Если покупатели регулярно совершают транзакции, не подвергаясь кросс-продажам или логике кампании на сайте, розничные продавцы могут потерять дополнительный доход и глубину отношений с клиентами (eMarketer).
И наоборот, те, кто адаптирует свою стратегию розничных медиа, включая инвестиции в партнерства с контентом вне сайта, обновление инфраструктуры каталога и автоматизацию потоков данных, смогут получить значительную выгоду от растущей волны агентской коммерции. Первопроходцы уже сообщают о резком увеличении реферального трафика, улучшении коэффициентов конверсии и большей видимости бренда среди новых сегментов клиентов.
Взгляд в будущее
Полное влияние агентской коммерции, где ИИ и разговорные интерфейсы опосредуют обнаружение продуктов и транзакции, только начинает разворачиваться. Опросы показывают, что более трети потребителей США разрешили бы помощнику ИИ совершать покупки от их имени (TechRadar-Omnisend), что подчеркивает быстрые изменения в открытости потребителей к делегированной коммерции.
Сектор сейчас сталкивается с двумя сходящимися вызовами: ускорение качества и полноты инфраструктуры контента и перенастройка розничных медиа в сторону омниканальных, интегрированных ИИ стратегий. Следующим рубежом станет интеграция данных о продуктах, обзоров и партнерских отношений, чтобы сделать каждый SKU обнаруживаемым, сопоставимым и доступным для покупки мгновенно, где бы ни начинался цифровой разговор о покупках.
Источники: Retail Media Age, Digiday; Fortune; Adweek; eMarketer.
Появление поисковиков продуктов на базе ИИ, таких как ChatGPT, подчеркивает настоятельную необходимость для предприятий электронной коммерции уделять приоритетное внимание качеству данных и эффективности каталогов. В NotPIM мы признаем эту эволюцию как значительный сдвиг, влияющий на видимость и продажи продуктов. Наша платформа напрямую решает проблемы, обозначенные путем предоставления инструментов для унификации данных, стандартизации product feed и автоматизации обновлений контента, обеспечивая розничным продавцам возможность эффективно конкурировать в этом новом ландшафте разговорной коммерции. Этот упреждающий подход помогает предприятиям поддерживать обнаруживаемость и создавать надежную основу для будущих инноваций.